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公开(公告)号：CN115862014B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310166348.7
申请日：2023-02-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V20/13
Abstract: 本发明提供了矿区语义分割模型构建方法、装置及矿区语义分割方法，涉及矿区地物遥感分类领域，方法包括：获取原始矿区影像数据；对原始矿区影像数据进行预处理，得到原始矿区多光谱数据和原始矿区数字高程模型数据；对原始矿区多光谱数据和原始矿区数字高程模型数据进行分类体系构建，得到匹配的原始矿区地物分类标记数据；通过原始矿区多光谱数据、原始矿区数字高程模型数据和原始矿区地物分类标记数据对预设的原始HRNet模型进行训练和参数调优，得到基于HRNet的矿区语义分割模型。解决了现有基于语义分割方法的矿区分类精度低的问题。
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公开(公告)号：CN114743009B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210652347.9
申请日：2022-06-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种高光谱影像波段选择方法、系统及电子设备，该方法包括：S100、获取高光谱影像立方体，利用PCA和超像素分割算法将所述高光谱影像立方体分割为多个区域；S200、采用分层策略分别学习各所述区域对应的低维潜在特征，获取各所述区域的潜在特征矩阵，并提取所述高光谱影像立方体的平均潜在特征，构建平均潜在特征矩阵；S300、将各所述区域的潜在特征矩阵与所述平均潜在特征矩阵进行融合，获取所述高光谱影像立方体的低维自表征矩阵；S400、对所述低维自表征矩阵进行聚类，获取最优波段组合。本发明的有益效果：有效提高了高光谱影像波段选择的准确性。
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公开(公告)号：CN112418363B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110093373.8
申请日：2021-01-25
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种复杂背景区滑坡分类模型建立、识别方法及装置，涉及类不平衡模型建立及滑坡识别。本发明所述的复杂背景区滑坡分类模型建立方法，包括：获取研究区的激光雷达数据；根据所述激光雷达数据构建地形对象，以及根据所述地形对象确定地形对象特征向量，以确定数据集；根据所述数据集对分类模型参数和平衡系数联合寻优，以确定协同最优平衡系数和协同最优分类模型参数；根据所述协同最优平衡系数和所述协同最优分类模型参数确定类平衡后的鲁棒敏感特征子集；根据所述类平衡后的鲁棒敏感特征子集建立滑坡分类模型。本发明所述的技术方案，提升了滑坡遥感识别精度。
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公开(公告)号：CN111325660B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202010104072.6
申请日：2020-02-20
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T3/00 , G06K9/62 , G06F40/205 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种基于文本数据的遥感图像风格转换方法，包括：构建数据集，获取文本数据集和待转换图像数据集；生成低分辨率的图像，根据文本数据提取句子特征，然后结合噪声生成低分辨率的遥感图像和对应的图像特征；生成高分辨率的图像，根据文本数据提取单词特征，然后结合上一层低分辨率的特征生成下一层的高分辨率的遥感图像和图像特征；计算损失函数，检测生成的图像和文本的匹配程度，生成相应的损失函数；图像风格转换，以生成的高分辨率图像作为参考风格图像，依据循环一致性原理和对抗损失函数进行风格转换。本发明的有益效果是：从文本数据逐层生成高分辨率图像，极大地提高了文本到图像的生成精度，弥补了文本数据进行风格转换的空缺。
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公开(公告)号：CN111507321B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010623009.3
申请日：2020-07-01
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种多输出土地覆盖分类模型的训练方法、分类方法及装置，所述训练方法包括：获取训练数据；将所述训练数据输入至基于深度置信网络的初始模型中进行训练，获得多输出土地覆盖分类模型，其中，所述初始模型包含N级输出，所述N级输出包括设置于所述初始模型最后一个网络层的输出和设置于所述初始模型第一个网络层至倒数第二个网络层中任意N‑1个网络层的N‑1级输出，根据所述N级输出的损失确定总损失，基于所述总损失进行反向传播，以调整所述初始模型的参数，N为大于或等于2的整数。本发明可使模型反向传播时不易发生梯度消失现象，有利于提高分类精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119180979B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411001631.5
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 新疆生产建设兵团自然资源卫星应用技术中心(兵团自然资源基础数据中心)
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/13 , G06V20/17 , G06V10/44
Abstract: 本发明提供了一种基于特征交互和场景‑语义协同的矿山占地模型训练方法，涉及深度学习技术领域，该方法包括：获取场景分类数据集，其中，场景分类数据集包括多个遥感图像；将遥感图像输入初始训练模型，得到预测结果，根据预测结果得到损失值，通过损失值对初始训练模型进行调优，得到矿山占地模型；初始训练模型包括特征提取模块和特征交互模块，通过特征提取模块对遥感图像进行特征提取，得到浅层特征数据和深层特征数据；通过特征交互模块将浅层特征数据和深层特征数据，通过自注意力机制进行任务交互处理，得到目标特征数据，目标特征数据用于得到预测结果。本发明提高现有模型在矿山占地任务中，面对不同任务的差异时的数据特征处理能力。
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公开(公告)号：CN119919741A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510402002.1
申请日：2025-04-01
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 中国自然资源航空物探遥感中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种海底地形分类方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，该海底地形分类方法包括：将目标海底区域对应的反向散射数据和水深数据分别输入至第一建模网络和第二建模网络，并通过第一建模网络提取反向散射数据的上下文特征，得到第一模态特征，以及通过第二建模网络提取水深数据的上下文特征，得到第二模态特征；通过模态混洗网络将第一模态特征和第二模态特征进行融合，得到融合特征；通过图变压器网络中的邻接矩阵对融合特征进行增强处理，得到增强特征；通过上采样网络对增强特征进行上采样处理，得到目标特征；根据目标特征确定目标海底区域的地形分类结果。本发明显著提升了海底地形地貌的分类精度。
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公开(公告)号：CN119066481B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410925325.4
申请日：2024-07-11
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F18/241 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供了一种岩性分类模型构建方法及岩性分类方法，涉及岩性分类技术领域，该岩性分类模型构建方法包括：提取岩性数据集中每个岩性的岩性特征，并根据全部岩性的共现关系构建岩性邻接矩阵和岩性邻接子矩阵；根据岩性邻接矩阵、岩性邻接子矩阵和岩性特征分别得到输出岩性特征和输出岩性子特征；根据全部输出岩性特征得到图表示和节点表示，根据全部输出岩性子特征得到子图表示和子节点表示；根据图表示和子节点表示得到模型图表示和模型子节点表示，根据子图表示和节点表示得到模型子图表示和模型节点表示；根据模型图表示、模型节点表示、模型子图表示和模型子节点表示，构建岩性分类模型。本发明能够有效提高对地质图岩性分类的效率。
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公开(公告)号：CN118334517B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202410438882.3
申请日：2024-04-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种矿区遥感场景分类模型构建方法、装置及分类方法，涉及图像处理领域，模型构建方法包括：获取矿区的遥感数据，遥感数据光学影像、雷达影像和高程影像数据；基于高程影像数据提取表面数据，并将雷达影像、高程影像数据和表面数据均重采样至与光学影像相同的分辨率，得到临时数据集；将临时数据集和光学影像进行融合，得到初始多模态场景数据集；根据初始多模态场景数据集对初始分类模型进行训练及调优，得到遥感场景分类模型，其中，初始分类模型基于CNN模型和GCN模型构成，遥感场景用于进行矿区遥感场景分类。解决因矿山边缘不规则或模糊边缘以及空间分布稀疏等问题引起矿区遥感场景分类准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN119169448A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411017864.4
申请日：2024-07-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06V10/74 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种岩性共性联合特征分类模型构建方法及系统，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：通过对遥感影像数据的岩性特征进行局部‑全局特征提取，得到遥感影像数据的岩性特征表示；通过对比学习优化根据岩性特征表示得到单影像对比损失；根据多源影像数据相同的岩性特征表示得到跨影像对比损失，并构建分类器确定分类损失；根据单影像对比损失、跨影像对比损失和分类损失对初始分类模型进行训练得到岩性共性联合特征分类模型。本发明利用对比学习思想，根据多源数据获取跨影像对比损失，使得在特征空间中，不同岩性的特征分散，同一岩性的特征聚合，从而提高特征的表示能力，利用岩性多样性提高对岩性特征的感知能力。
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